引言：面试Java工程师时，我现在会多问一个AI协作问题

以前面试 Java 工程师，我问得最多的是基础和项目。

事务传播怎么理解？Redis 缓存穿透怎么处理？接口超时怎么排查？MySQL 索引为什么失效？Spring Bean 生命周期怎么走？

这些问题现在还会问。

但我会额外加一个问题：

你最近一次用 AI 辅助完成 Java 开发，是怎么做的？

这个问题很小，但很容易看出一个人有没有真的把 AI 放进开发流程。

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目录

一、空回答和真回答差别很大

有些回答会比较空：“我会用 AI 帮我写代码”“我会问它报错原因”。这当然也算用，但还停留在单点辅助。

更好的回答会具体很多：

• 先用 AI 梳理需求
• 再让它生成项目结构
• 用它补 Controller、Service、Repository
• 根据错误日志定位编译问题
• 最后自己审事务、权限、异常处理和代码风格
  这类回答能让我感觉到：他不是把 AI 当搜索框，而是真的参与过工程交付。

二、我最关注的是“你怎么审”

AI 写代码越来越强，这点不用争。

但越是认真用过 AI 的人，越知道它会犯错。它会漏规则，会生成看起来合理但不符合业务的代码，也可能把权限逻辑写得太简单。

所以我会继续追问：

• 生成代码后你怎么审？
• 你怎么确认事务边界？
• 接口权限怎么处理？
• 有没有跑过编译和测试？
• 哪些部分你一定不会交给 AI 决定？
  能答上这些，说明这个人不是盲用工具，而是在做工程协作。

比如订单模块，AI 可以生成创建订单接口，但库存扣减放在哪个时机？取消订单是否恢复库存？重复回调怎么处理？这些如果答不上来，说明他只是让 AI 写代码，没有真正理解项目。

三、为什么 Java 场景更适合问这个问题？

Java 项目工程味很重。

一个后台功能从需求到上线，中间有很多动作：拆表、建包、写接口、补 SQL、改配置、写文档、处理编译报错、做基本安全校验。

如果一个工程师能让 AI 帮他做掉一部分重复劳动，再把精力放到业务边界和质量把关上，这就是新的生产力。

飞算 JavaAI 这类工具的意义，也在这个位置。Claude Code、Cursor、Copilot 这类通用工具已经很强，但 Java 项目有自己的工程习惯。飞算 JavaAI 的智能引导更像是把“需求到工程骨架”这一步做成流程，而不是只让你问一句答一句。

比如做权限系统，它会引导你确认角色、菜单、接口权限、登录鉴权、数据库表；做订单后台，它会涉及订单状态、库存扣减、售后规则、支付回调。真实项目里，这些都不是一句“帮我写接口”能讲清楚的。

四、我更愿意招哪类人？

我更愿意招能把 AI 当助手、但不把责任甩给 AI 的人。

他可以让 AI 生成第一版，但必须知道哪些地方要自己看。他可以借助工具提速，但不能因为工具写得像样，就跳过审查。

9.9 元包月这个价格，适合拿来练习。你可以找一个小项目，让它从需求开始帮你生成第一版，再自己慢慢审。几轮下来，你对 AI 协作的理解会比看文章深得多。现在面试里问 AI 协作，不是为了追潮流，而是因为它已经开始影响真实交付。Java 工程师未来的差距，大概率不在“谁会用 AI”，而在“谁能把 AI 用得更像工程”。

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总结

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